P.057 Multidisciplinary Care for Optimal Management of Complex Nerve Injuries In Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent advances in management of peripheral nerve injuries is leading to a paradigm shift in the treatment of Canadian patients. Multi-disciplinary care models provide diagnostic, surgical and rehabilitative consultations within a single clinical encounter. Involvement of allied health care professionals has been shown to improve outcome. The purpose of this study was to ascertain the distribution and composition of multidisciplinary teams, and identify regional disparities. Methods: Representatives from clinics across Canada were invited to participate in a survey at the Annual Canadian Peripheral Nerve Symposium in London, Ontario in November 2019, with telephone follow up. Results: Delegates from 17 programs responded to the survey (12 academic centre and 5 community setting). Program provides electrodiagnostic testing, neuromuscular, rehabilitation and surgical assessment. Access to the following services was reported: occupational therapy=53% (9/17), physiotherapy 29% (5/17), research assistant=17% (3/17), social work=12% (2/17), mental health=6% (1/17). Conclusions: Complex nerve injury clinics are being established throughout Canada. Allied health care and research support are limited in many multi-disciplinary complex nerve injury programs. There is variable access, likely resulting in disparities in patient care across Canada. This data will be valuable for lobbying for resources for resources to improve the care of these complex patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».